Comment gérer les boucles for en R

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Omar C. Williams

Published on 19/08/2023

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Dans l'analyse des données et la science informatique, la répétition est une occurrence courante. Que ce soit pour traiter des données provenant de plusieurs fichiers ou pour effectuer la même opération sur plusieurs points de données, nous nous retrouvons souvent dans une situation où nous avons besoin de répéter la même tâche. C'est là que les boucles 'for' en Python viennent à notre secours.

Python, comme R et d'autres langages de programmation, offre une structure fondamentale pour la répétition en programmation connue sous le nom de 'boucle for'. Ce concept est essentiel pour toute personne, des professionnels de la santé analysant les données des patients aux économistes prévoyant les tendances économiques.

Comprendre les boucles for de base en Python

Les boucles for en Python effectuent la même action pour chaque élément d'un objet itérable tel qu'une liste ou une chaîne de caractères. La structure d'une "boucle for" de base en Python est la suivante :

for élément in itérable:
    faire_quelque_chose(élément)

Metttons cela en perspective avec un exemple concret. Imaginons que nous avons une liste de volumes et que nous voulons calculer les masses à partir de ces volumes en utilisant une formule spécifique. Nous avons besoin de la fonction print() pour afficher les valeurs à l'intérieur de la boucle.

volumes = [1.6, 3, 8]
for volume in volumes:
    masse = 2.65 * volume ** 0.9
    print(masse)

Ce code s'exécutera une fois pour chaque valeur dans volumes. À chaque passage dans la boucle, le code prend la valeur actuelle de volumes, l'assigne à volume, effectue le calcul, puis l'affiche. Le processus se répète pour chaque élément de la liste volumes.

Boucler avec des indices et stocker les résultats

Bien que les boucles en Python puissent itérer directement sur un objet itérable (bouclage par valeur), nous pouvons également boucler sur les valeurs des indices de l'itérable (bouclage par indice). Cela est particulièrement utile lorsque nous voulons effectuer des opérations plus complexes ou que nous avons besoin de stocker les résultats de nos calculs.

Si nous modifions notre boucle précédente pour utiliser un indice, cela ressemblerait à ceci :

volumes = [1.6, 3, 8]
masses = [0]*len(volumes)  # crée une liste de zéros
for i in range(len(volumes)):
    masse = 2.65 * volumes[i] ** 0.9
    masses[i] = masse
print(masses)

Ce code donne le même résultat que le premier exemple, mais il peut sembler un peu plus compliqué. Alors, pourquoi boucler par indice ? L'avantage principal est qu'il nous permet de stocker les résultats calculés pour une utilisation future.

Boucler sur plusieurs valeurs

Le bouclage par indice permet également de gérer simultanément plusieurs vecteurs. Disons que nous avons trois vecteurs : as, bs et volumes. Chaque vecteur correspond à un facteur spécifique dans un calcul. Nous voulons calculer les masses en utilisant ces facteurs pour chaque volume correspondant. Voici comment nous pouvons y parvenir en utilisant une boucle 'for' en R :

as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
volumes <- c(1.6, 3, 8)
masses <- vector(mode = "numeric", length = length(volumes))

for (i in 1:length(volumes)){
  masse <- as[i] * volumes[i] ^ bs[i]
  masses[i] <- masse
}

print(masses)

Dans cet exemple, la boucle itère sur les indices du vecteur volumes. Pour chaque indice i, les valeurs correspondantes des vecteurs as, bs et volumes sont utilisées pour calculer la masse. La masse calculée est alors stockée dans le vecteur masses à l'indice correspondant. Enfin, le vecteur masses est affiché, affichant les masses calculées pour chaque volume.

Boucler avec des fonctions

Combiner des boucles avec des fonctions est une technique puissante en programmation. Vous pouvez appeler une ou plusieurs fonctions comme étape de votre boucle pour effectuer des opérations spécifiques. Prenons un exemple où nous avons une fonction non vectorisée qui estime la masse en fonction du volume, a et b. La fonction renvoie la masse estimée si le volume est supérieur à 5, et NA sinon. Nous pouvons boucler sur les volumes et utiliser la fonction pour calculer les masses comme suit :

est_mass <- function(volume, a, b){
  if (volume > 5) {
    masse <- a * volume ^ b
  } else {
    masse <- NA
  }
  return(masse)
}

volumes <- c(1.6, 3, 8)
as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
masses <- vector(mode = "numeric", length = length(volumes))

for (i in 1:length(volumes)){
  masse <- est_mass(volumes[i], as[i], bs[i])
  masses[i] <- masse
}

print(masses)

Dans cet exemple, nous définissons la fonction est_mass qui prend le volume, a et b comme paramètres d'entrée. À l'intérieur de la boucle, nous appelons la fonction pour chaque volume, en passant les valeurs correspondantes de as et bs. Le résultat est stocké dans le vecteur masses, qui est affiché à la fin.

L'utilisation de fonctions dans les boucles peut rendre votre code plus modulaire et réutilisable, vous permettant d'encapsuler des opérations complexes dans des fonctions distinctes et de les utiliser de manière flexible dans vos boucles.

Boucler sur des fichiers

Boucler sur des fichiers est une tâche courante, surtout lorsque vous avez besoin d'effectuer les mêmes actions sur plusieurs fichiers. Prenons l'exemple d'un répertoire contenant plusieurs fichiers contenant des données simulées de colliers de satellites. Nous voulons boucler sur ces fichiers, compter le nombre d'observations dans chaque fichier et stocker les comptes dans un vecteur. Voici comment nous pouvons accomplir cela en R :

data_files <- list.files(pattern = "locations-")
n_files <- length(data_files)
results <- integer(n_files)

for (i in 1:n_files){
  nom_fichier <- data_files[i]
  données <- read.csv(nom_fichier)
  compte <- nrow(données)
  résultats[i] <- compte
}

print(results)

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction list.files() avec l'argument pattern pour récupérer les noms de fichiers qui correspondent à un pattern spécifique. Nous itérons ensuite sur les noms de fichiers à l'aide d'une boucle 'for', nous lisons chaque fichier à l'aide de read.csv(), nous comptons le nombre de lignes dans les données et nous stockons le compte dans le vecteur results. Enfin, le vecteur results est imprimé, affichant les compte pour chaque fichier.

La boucle sur les fichiers est une technique puissante pour automatiser des tâches répétitives qui impliquent le traitement ou l'analyse de données sur plusieurs fichiers.

Stockage des résultats de boucle dans un data frame

Dans de nombreux cas, vous voudrez stocker les résultats de votre boucle dans un format structuré, tel qu'un data frame. Les data frames fournissent un moyen pratique d'organiser et d'analyser des données. Modifions notre exemple précédent de comptage d'observations dans plusieurs fichiers pour stocker les résultats dans un data frame :

data_files <- list.files(pattern = "locations-")
n_files <- length(data_files)
results <- data.frame(file_name = character(n_files),
                      count = integer(n_files),
                      min_lat = numeric(n_files))

for (i in 1:n_files){
  filename <- data_files[i]
  data <- read.csv(filename)
  count <- nrow(data)
  min_lat <- min(data$lat)
  results$file_name[i] <- filename
  results$count[i] <- count
  results$min_lat[i] <- min_lat
}

print(results)

Dans cet exemple, nous créons un data frame vide appelé results en utilisant la fonction data.frame(). Nous définissons les colonnes du data frame et les initialisons avec des vecteurs vides des types appropriés. À l'intérieur de la boucle, nous remplissons chaque colonne du data frame avec les valeurs correspondantes. Enfin, le data frame results est imprimé, affichant les noms de fichiers, les comptes et les latitudes minimales pour chaque fichier.

Le stockage des résultats de boucle dans un data frame permet une manipulation et une analyse faciles des données collectées, fournissant un format structuré pour un traitement ultérieur.

Conclusion

Les boucles for sont un outil puissant pour automatiser des tâches répétitives dans l'analyse de données et la programmation. Dans cet article, nous avons exploré les bases des boucles for en R, en couvrant la boucle sur les valeurs, la boucle avec des index, la boucle avec des fonctions, la boucle sur les fichiers et le stockage des résultats de boucle dans des data frames. Armé de cette connaissance, vous pouvez désormais exploiter la puissance des boucles for en Python et les appliquer à différents domaines, y compris médical, économique, et bien plus encore. Alors, profitez de la flexibilité et de l'efficacité des boucles for pour rationaliser vos flux d'analyse de données et débloquer de nouvelles possibilités.